Este documento presenta una tabla y varios gráficos estadísticos de los datos de estadísticas policiales en 2021 en Costa Rica publicados por el Organismo de Investigación Judicial en: sitio web con los datos abiertos del Organismo de Investigación Judicial (OIJ)
library(sf)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(leaflet)
library(DT)
library(forcats)
estadisticas_policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/Universidad/segunda-tarea/segunda-tarea/estadisticaspoliciales2021.xls")
estadisticas_policiales$Fecha <- as.Date(estadisticas_policiales$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
estadisticas_policiales %>%
dplyr::select(Delito,
Fecha,
Victima,
Edad,
Genero,
Provincia,
Canton) %>%
datatable(
colnames = c(
"Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón"
),
options = list(
pageLength = 10,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)
grafico_delitos <-
estadisticas_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Tipo de delito") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delitos)
d <-
estadisticas_policiales %>%
mutate(fecha_mes = lubridate::month(Fecha))
o <-c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Setiembre", "Octubre", "Noviembre")
grafico_delitos_mes <-
d %>%
count(fecha_mes) %>%
ggplot(level =level_order,(aes(x = reorder(o, fecha_mes), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos durante el año 2021") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad de delitos") +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delitos_mes)
grafico_genero <-
estadisticas_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Tipo de delito por género") +
xlab("Delito") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "Género") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_genero) %>% config(locale = 'es')
grafico_delito_cantones <-
estadisticas_policiales %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "SAN JOSE" |
Canton == "ALAJUELA" |
Canton == "CARTAGO" | Canton == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos en los Cantones de San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delito_cantones)